传统的人工智能是从大脑部分做符号性推理，小米来过渡到带肢体的功能以及加上万物互联的数据。

(d,e)CF-GO电极的XPS表征，生态显示C1s和O1s峰分析。图3基于CF-GO电极的DC电沉积去除重金属(a)与裸CF电极相比，米化使用CF-GO电极时在不同施加电压和过滤速度条件下，流出物中剩余的Cu浓度。

(f)CF-GO电极的拉曼光谱，运动显示出氧化石墨烯的D带和G带。更重要的是，小米由于污染水中多种离子与吸附剂之间的结合强度差异使得难以同时从污染水中处理多种离子。(b)在吸附过程中，生态离子扩散到吸附剂表面。

电化学方法显示Cu、米化Cd和Pb的容量比传统吸附方法高2个数量级（29g/g）。运动(b)使用不同浓度的混合离子污水对有无偏压的CF-GO电极进行去除效率比较。

(d)利用不同AC偏压和频率从严重混合污染水中选择性回收Cu、小米Cd和Pb。

(d)在电沉积过程中，生态离子迁移到电极以形成双电层。此外，米化作者还讨论了该领域目前的挑战和前景。

最后，运动该文章给出了一个简短的总结，并讨论了该领域目前的挑战和前景。材料牛网专注于跟踪材料领域科技及行业进展，小米这里汇集了各大高校硕博生、小米一线科研人员以及行业从业者，如果您对于跟踪材料领域科技进展，解读高水平文章或是评述行业有兴趣，点我加入编辑部大家庭。

这些刺激方法能够实现多种生物活性的调控，生态包括基因转染、信号通路、离子通道、蛋白质活性、细胞功能、生物分子分离和组织再生。目前，米化浦侃裔博士担任ACSAppliedPolymerMaterials和BiomaterialsResearch副主编，米化NanoResearch期刊YoungStar主编，AdvancedFunctionalMaterials,BioconjugateChemistry,ACSAppliedBioMaterials,AdvancedBiosystems和ChemNanoMat等期刊编委。